Redes neuronales recurrentes como mecanismo de Gestión de Riesgo en mercados de valores
DOI:
https://doi.org/10.37117/s.v26i1.1122Palabras clave:
: Redes neuronales, Python, Mercados de valores, Gestión de riesgoResumen
En el presente trabajo se propone la aplicación de las redes neuronales recurrentes, específicamente Long Short-Term Memory (LSTM), para predecir los valores del precio de cierre de las acciones de NVIDIA, utilizando estas predicciones como un mecanismo de gestión de riesgo en los mercados de valores. El modelo incluye la recolección, limpieza y preparación de datos, así como el análisis y la modelización mediante Python. Se analizan los precios de cierre de la acción en los tres últimos años, comparando los resultados obtenidos con la predicción de los dos días siguientes tanto gráfica como analíticamente, utilizando métricas como la raíz de error cuadrático medio (RMSE) y el porcentaje del error absoluto medio (MAPE). Este enfoque resalta la importancia del análisis predictivo como una herramienta clave para la gestión de riesgo.
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Conti, D., Simó, C. & Rodríguez A. (2005). Teoría de carteras de inversión para la diversificación del riesgo: enfoque clásico y uso de redes neuronales artificiales (RNA). Ciencia e Ingeniería, 26(¡), 35-42
Díaz del Río, F. & Peña, J. I. (2017). Redes neuronales artificiales en finanzas. En M. A.
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780.
Hull, J. C. (2012). Risk Management and Financial Institutions. John Wiley & Sons.
Kotler, P., & Armstrong, G. (2016). Principios de marketing (16a ed.). Pearson Educación. p. 324.
Mishkin, F. S., & Eakins, S. G. (2015). Financial Markets and Institutions. Pearson.
Murphy, J. J. (1999). Technical Analysis of the Financial Markets: A Comprehensive Guide to Trading Methods and Applications. New York Institute of Finance.
Smith, J. (2022). Factores de riesgo en el trading financiero. Journal of Financial Markets, 34(2), 40-55.
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